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人員 課程目標 了解ModelArts概覽,具有ModelArts平臺開發(fā)能力。 課程大綱 第1章 ModelArts概覽 第2章 ModelArts平臺開發(fā)實驗 AI開發(fā)平臺 ModelArts ModelArts是面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,為機器學習與深度學習提供海量數(shù)據(jù)來自:百科細信息,進一步定界問題產(chǎn)生的原因。 圖2調(diào)用鏈追蹤 方法追蹤:方法追蹤是對某個類的某個方法進行動態(tài)埋點,當這個類的方法被調(diào)用時, APM 采集探針會按照您配置的方法追蹤規(guī)則對方法的調(diào)用數(shù)據(jù)進行采集,并將調(diào)用數(shù)據(jù)展現(xiàn)在調(diào)用鏈頁面中。方法追蹤主要用來幫助應(yīng)用的開發(fā)人員在線定位方法級性能問題。來自:百科
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本課程介紹了在降低模型對特定應(yīng)用場景數(shù)據(jù)依賴方面所開展的一些研究工作。 課程目標 通過本課程的學習,使學員了解: 1、如何構(gòu)建高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)模型。 2、如何學習顯著性物體、邊緣等通用屬性。 3、如何利用通用屬性構(gòu)建弱監(jiān)督學習模型,并進而利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)自主完成知識學習。 課程大綱 第1章 什么是開放環(huán)境的自適應(yīng)感知來自:百科多考點視頻信息割裂,協(xié)同管理難? 貴州省考試院×華為HoloSens機器視覺, 標準化智慧考場守護教育公平。 AI+機器視覺@電力 隧道管廊安全作業(yè)管理難? 傳感系統(tǒng)獨立數(shù)據(jù)割裂,運維復雜? 深圳前海電力×華為HoloSens機器視覺, 解放摸黑前行的巡檢人。 AI+機器視覺@科創(chuàng)園區(qū) 視頻智能化識別率要求高?來自:云商店
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